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2020 | Book

Künstliche Intelligenz – Eine kurze Geschichte Read chapter Read first chapter

Künstliche Intelligenz in der Praxis

Anwendung in Unternehmen und Branchen: KI wettbewerbs- und zukunftsorientiert einsetzen

Author: Phil Wennker

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

Part of: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

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About this book

Künstliche Intelligenz revolutioniert Gesellschaften, Branchen, Unternehmen und Wertschöpfungsketten. Von Human Resources über Produktion bis hin zu Marketing und Sales: KI wird in jedem Bereich einschneidende Veränderungen nach sich ziehen, die ein grundlegendes Umdenken erfordern. Worauf müssen sich Unternehmen und einzelne Abteilungen einstellen? Wo und wie kann künstliche Intelligenz heute bereits die Effizienz von Prozessen steigern? Und wie sehen praktische Anwendungsszenarien für einzelne Unternehmensbereiche oder ganze Branchen aus? Dieses Buch zeigt auf, wie künstliche Intelligenz in Unternehmen gewinnbringend eingesetzt werden kann, welche Fallstricke und Chancen auf Organisationen zukommen und wo sie von KI profitieren können. Der Autor gibt einen kompakten und gut verständlichen Einblick in die Geschichte und Hintergründe der KI und erläutert die wichtigsten Player der KI-Welt. Zudem beschreibt er, was künstliche Intelligenz im Marketing, im HR-Bereich oder der Logistik schon jetzt bewirken kann und nimmt einzelne Branchen exemplarisch unter die Lupe.Ein Werk für Entscheider und alle Interessierten, die die Potenziale von KI verstehen und in ihrem Verantwortungsbereich vorantreiben wollen.

Table of Contents

Frontmatter
Kapitel 1. Künstliche Intelligenz – Eine kurze Geschichte
Zusammenfassung
Digitale Transformation, Industrie 4.0, künstliche Intelligenz – Schlagworte der vergangenen Jahre dominieren die Diskussion um die Richtung und Entwicklung von Unternehmen und ganzer Geschäftsfelder. Künstlicher Intelligenz wird hierbei sowohl die Rolle als Heilsbringer und Damoklesschwert zugesprochen.
Phil Wennker
Kapitel 2. Machine Learning
Zusammenfassung
Im Bereich der künstlichen Intelligenz werden unterschiedliche Begrifflichkeiten nicht immer trennscharf genutzt. Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Expertensysteme, Machine Learning beschreiben alle artverwandten Technologien, sind aber nicht synonym. Während AI oder künstliche Intelligenz eine Art Mantelbegriff ist, der alle Anwendungen zusammenfasst, die in irgendeiner Form Intelligenz zeigen, ist Machine Learning der Prozess aus Daten zu lernen und Schlüsse zu ziehen. Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings der auf tiefe künstliche neuronale Netze setzt, um kontinuierlich zu lernen und Erlerntes bei weiteren Interaktionen mit der Welt anzupassen und zu modifizieren.
Phil Wennker
Kapitel 3. Künstliche Intelligenz im Marketing
Zusammenfassung
Marketing hat sich schon immer in zwei Disziplinen gespalten: Es gibt die Kreativen, die mit überragenden Slogans und Bildern, Menschen von Produkten oder Services überzeugen sowie die Datengetriebenen, die jede Interaktion mit einem Werbemittel messen und versuchen, rein datengetriebene Kampagnen zu mehr Erfolg zu verhelfen.
Phil Wennker
Kapitel 4. Künstliche Intelligenz in Human Ressources
Zusammenfassung
Der Kampf um Fachkräfte beschäftigt Unternehmen weltweit. Bewerber wählen ihre Arbeitgeber mittlerweile sehr gezielt aus, Firmenpolitik und Kultur oder Work-Life-Balance sind nur zwei Felder, die Absolventen in Erwägung ziehen, bevor sie sich bewerben. Gleichzeitig gehört die Karriere in einem einzelnen Unternehmen, von der Ausbildung bis zur Rente, mittlerweile der Vergangenheit an.
Phil Wennker
Kapitel 5. Künstliche Intelligenz im Gesundheitssystem
Zusammenfassung
Gesundheitssysteme rund um den Globus stehen vor ähnlichen Herausforderungen: Explodierende Kosten, zu wenig qualifiziertes Potenzial, ausufernde Bürokratie und zunehmend alternde Gesellschaften.
Phil Wennker
Kapitel 6. Künstliche Intelligenz im Einzelhandel
Zusammenfassung
Der klassische Einzelhandel ist bisher wenig technisiert. Umso größer sind die Potenziale, die der Einsatz künstlicher Intelligenz in den verschiedenen Prozessen bieten kann. Verschiedene Studien nennen den Einzelhandel immer wieder als eine Branche, die am meisten vom Einsatz künstlicher Intelligenz profitieren wird.
Phil Wennker
Kapitel 7. Künstliche Intelligenz im Bereich Finanzen
Zusammenfassung
Die Finanzindustrie gehört zu den Branchen, die am stärksten von künstlicher Intelligenz betroffen sind und sein werden. Daten des Kerngeschäfts liegen in strukturierter Form vor, mathematische Modellierung gehört zum Tagesgeschäft.
Phil Wennker
Kapitel 8. Künstliche Intelligenz in Logistik, Lieferkette und Inventar Management
Zusammenfassung
Auch wenn in vielen Industrien und Organisationen das Marketing nach außen im Vordergrund steht: Wenn es um den Erfolg oder Misserfolg geht, besonders im Einzelhandel, können die Strukturen hinter den Kulissen – Logistik, Supply Chains sowie Verwaltung und Management des Lagers – ein Unternehmen in die Knie zwingen oder zum strahlenden Sieger machen.
Phil Wennker
Kapitel 9. Künstliche Intelligenz in der Industrie
Zusammenfassung
Der Maschinenbau und die Fertigungsindustrie sind von vielen an anderer Stelle im Buch genannten Prozessen und der Anwendung von künstlicher Intelligenz betroffen. Sei es das Management von Talenten, um die besten Ingenieure und Entwickler in die Unternehmen zu holen, über Bedarfsvorhersagen zu benötigten Materialien aber auch eigenen Produkten, bis hin zur Optimierung von Materialfluss in die Werke.
Phil Wennker
Kapitel 10. Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft
Zusammenfassung
Wer bei den Begriffen Landwirtschaft und Bauernhof an idyllische Arbeit mit der Mistgabel im Stall denkt, täuscht sich. Moderne Landwirtschaftsbetriebe sind Hightechbetriebe, in denen so gut wie nichts mehr dem Zufall oder Mutter Natur überlassen wird.
Phil Wennker
Kapitel 11. Künstliche Intelligenz in der Sicherheitstechnik
Zusammenfassung
Wenn das Thema künstliche Intelligenz in den Fokus rückt, werden schnell martialische popkulturelle Referenzen bemüht. Seien es Killerroboter, die von einer übermächtigen künstlichen Intelligenz gesteuert werden oder Weltuntergangsszenarien, die durch amoklaufende Computer ausgelöst werden. In der Realität bietet künstliche Intelligenz viele weniger letale Anwendungen in der Sicherheitstechnik, die hilft, Menschen zu schützen und Gefahr abwendet.
Phil Wennker
Backmatter
Metadata
Title
Künstliche Intelligenz in der Praxis
Author
Phil Wennker
Copyright Year
2020
Electronic ISBN
978-3-658-30480-5
Print ISBN
978-3-658-30479-9
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-30480-5